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Einführung von Cloud Cost & Usage Dashboards
Adressierte Fähigkeiten
  • IT-Resilienz
  • Datenstrategie & Data Governance
  • Digitalisierungskompetenz
Voraussetzungen

Aufbau einer cloudnativen Test- und Entwicklungsumgebung (“Dev/Test Cloud Pod”); Implementierung von Monitoring- und Alarmsystemen (IT-Resilienz); Aufbau eines DevOps- und Automatisierungsteams

Kurzbeschreibung

Controlling, FinOps-Team und Anwendungsverantwortliche führen eine gemeinsame Kosten- und Nutzungsübersicht für alle Cloud-Konten ein. Das Team lädt Abrechnungs- und Nutzungsdaten fortlaufend ein, vereinheitlicht Kennzeichnungen und ordnet Ressourcen Kostenstellen zu. Verantwortliche pflegen Budgets, definieren Warnschwellen und prüfen Reservierungen sowie Größenanpassungen. Fachbereiche sehen in einer Selbstbedienungsoberfläche tagesaktuell, welche Dienste sie nutzen, wofür Kosten entstehen und wie sich Prognosen entwickeln. Bei Abweichungen starten sie Maßnahmen: Sie stoppen ungenutzte Instanzen, ändern Leistungsprofile oder terminieren Testumgebungen. Controlling weist Ausgaben verursachergerecht zu (Showback/Chargeback) und bespricht Auffälligkeiten in Regelterminen. Die Lösung verwendet gängige Auswertungs- und Visualisierungswerkzeuge sowie Kostenfunktionen der Cloud-Anbieter, keine Spezialsoftware. Eine monatliche FinOps-Auswertung verankert Regeln, zum Beispiel Kennzeichnungsquoten, Löschfristen und Kostenziele je Produkt. Verantwortliche exportieren Berichte für Vorstand und Projekte; die Daten stammen aus Abrechnungsdateien und Nutzungsmetriken und werden per ETL aufbereitet. Mit klaren Rollen und Verantwortungen. Der Start erfolgt mit zwei Geschäftsbereichen, danach Rollout.

Aufwand
Personeller Aufwand
mittel
Zeitlicher Rahmen
mittel
Komplexität
mittel
Ressourcen

Personelle Ressourcen:

  • Cloud Finance Analysts
  • Data Engineers
  • DevOps Engineers
  • Controlling
  • Fachbereichsleiter
  • Projektleitung
  • FinOps-Consultants

Materielle Ressourcen:

  • CloudHealth / Cloudability / Azure Cost Management
  • Data Lake
Möglicher Ablauf
  1. Ist-Analyse & Tagging-Standards
  2. Ingestion & Data-Lake-Integration
  3. Forecasting-Modelle & Budgetierung
  4. Dashboard-Entwicklung & Alerting
  5. Optimierungs-Automatisierung
  6. Roll-out & Schulung
  7. Nachfolgende Maßnahme: Smart-Grid-Visualisierungs- & Alarmierungs-Tool
  8. Zentrales Dashboard zur integrierten Datennutzung
Risiken
  • Inkonsistente Tags
  • Komplexität der Kostenmodelle
  • Akzeptanz automatischer Shutdowns
Erfahrungen aus der Praxis